무료
초급자를 위해 준비한
[데이터 분석] 강의입니다.
머신러닝 총정리 강의입니다. 실무 경험을 토대로하여 짧고 알기쉬운 동영상 강의로 이루어져있습니다.
1. 강좌소개
실무에서 사용되는 머신 러닝의 이론 및 실습을 다룹니다. 실습은 파이썬으로 진행합니다. [?알림?] 지식공유자 허민석 님의 <머신러닝 이론 및 파이썬 실습> 강좌 수강생 여러분!! 본 강좌가 추가 업데이트 되었습니다. ? (2018. 8월 기준) 추가된 강의를 듣고 머신러닝을 더욱 심도있게 공부해보세요!2. 도움 되는 분들
데이터 분석가 또는 머신러닝 개발자를 꿈꾸는 개발자님들3. 강좌 특징
강좌는 개념별로 5분에서 15분 사이로 진행합니다. 이론에 사용된 코드는 깃허브에서 직접 다운로드 받아서 실습 가능합니다. GitHub 링크 : https://github.com/minsuk-heo4. 강사 소개
현재 삼성 Research in America에서 머신러닝 개발자로 지내고 있어요.
안녕하세요
Minsuk Heo 입니다.
Minsuk Heo 입니다.
커리큘럼
총 19 개
˙ 2시간 47분의 수업
이 강의는 영상, 수업 노트가 제공됩니다. 미리보기를 통해 콘텐츠를 확인해보세요.
섹션 0. 환경설정
2 강
∙ 24분
초간단 머신러닝 개발 환경 세팅하기 (with 아나콘다)
09:14
주피터 노트북 사용법 [기초편]
미리보기
14:53
섹션 1. kNN(k-Nearest Neighbors)
1 강
∙ 2분
섹션 2. 의사결정트리(Decision Tree)
2 강
∙ 8분
의사결정트리 알고리즘 쉽게 이해하기
05:43
ID3 알고리즘 수학적 접근
03:16
섹션 3. 나이브 베이즈(Naive Bayes) 분류
2 강
∙ 6분
확률 (Probability) 쉽게 이해하기
02:23
베이즈 정리 (Bayes' Theorem) 쉽게 이해하기
04:20
섹션 4. Linear regression(선형회귀)
1 강
∙ 10분
linear regression (선형회귀) 이해하기
10:18
섹션 5. kmean 클러스터링
1 강
∙ 11분
kmean 클러스터링 알고리즘 및 파이썬 실습
11:26
섹션 6. 캐글 (Kaggle) - 데이터과학 실전예제 다루기
4 강
∙ 44분
데이터 과학(머신러닝) 실전 예제 다루기
02:57
타이타닉 생존자 예측하기 - 데이터 분석
11:38
타이타닉 생존자 예측하기- Feature Engineering
17:26
타이타닉 생존자 예측하기- modeling, validation, testing
12:32
섹션 7. 오버피팅(overfitting)& 언더피팅(underfitting)
2 강
∙ 21분
오버피팅 (overfitting)
03:53
오버피팅, 언더피팅 제대로 이해하고 극복하기
17:07
섹션 8. Norm(L1, L2)
1 강
∙ 7분
벡터의 크기 또는 길이 측정 시 사용하는 개념
07:48
섹션 9. PCA 주성분분석
1 강
∙ 9분
PCA 차원 축소 알고리즘 및 파이썬 구현
09:06
섹션 10. Confusion Matrix(혼동행렬)
1 강
∙ 5분
Confusion Matrix 알고리즘 및 파이썬 실습
05:49
섹션 11. 다중 분류 모델 성능 측정
1 강
∙ 14분
accuracy, f1 score, precision, recall on multiclass classification
14:50
강의 게시일 : 2017년 12월 29일
(마지막 업데이트일 : 2018년 10월 16일)
수강평
총 142개
수강생분들이 직접 작성하신 수강평입니다.
4.8
142개의 수강평
5점
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3점
2점
1점
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낮은 평점 순
정말 좋은 학습 시간이었습니다.
감사합니다. 도움이 많이 되었습니다.
2018-11-19
발음이 너무 좋지 않아 빨리감기를 할수밖에 없습니다.
2024-02-11
머신러닝에 대해 궁금했는데, 조금이나마 이해하게 되었습니다! 좋은 강의 감사합니다!!
2024-01-04
파이썬을 활용한 머신러닝 학습에 대해 많이 배웠습니다! 좋은 강의 감사드려요!
2023-12-30
전반적인 내용파악할 수 있었어요
2023-02-13